論文の概要: Dense Matchers for Dense Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11287v1
• Date: Sat, 17 Feb 2024 14:16:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 22:12:47.764996
• Title: Dense Matchers for Dense Tracking
• Title（参考訳）: デンストラッキング用デンスマッチ
• Authors: Tom\'a\v{s} Jel\'inek, Jon\'a\v{s} \v{S}er\'ych, Ji\v{r}\'i Matas
• Abstract要約: 本稿では,MFT が提案する対数空間間隔における多重光流の結合の概念を拡張した。 我々は,MFTと異なる光フローネットワークとの整合性を実証し,個々の性能を上回る結果を得た。 このアプローチは、位置予測精度の観点から、より洗練された非因果的手法と競合することが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical flow is a useful input for various applications, including 3D reconstruction, pose estimation, tracking, and structure-from-motion. Despite its utility, the field of dense long-term tracking, especially over wide baselines, has not been extensively explored. This paper extends the concept of combining multiple optical flows over logarithmically spaced intervals as proposed by MFT. We demonstrate the compatibility of MFT with different optical flow networks, yielding results that surpass their individual performance. Moreover, we present a simple yet effective combination of these networks within the MFT framework. This approach proves to be competitive with more sophisticated, non-causal methods in terms of position prediction accuracy, highlighting the potential of MFT in enhancing long-term tracking applications.
• Abstract（参考訳）: 光フローは3次元再構成、ポーズ推定、追跡、動きからの構造化など、様々な用途に有用な入力である。 その有用性にもかかわらず、特に広いベースライン上での密集した長期追跡の分野は、広く研究されていない。 本稿では,MFT が提案する対数空間間隔における多重光流の結合の概念を拡張した。 我々は,MFTと異なる光フローネットワークとの整合性を実証し,個々の性能を上回る結果を得た。 さらに,これらのネットワークをMDTフレームワーク内でシンプルかつ効果的に組み合わせることを提案する。 このアプローチは、位置予測精度の観点からより洗練された非因果的手法と競合し、長期追跡アプリケーションの強化におけるMFTの可能性を強調している。

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